AI精度が落ちる？

導入文

AIはどんどん進化し、膨大なテキストを処理できるようになっています。例えば、Geminiは100万トークン、LLaMA 4は10万トークンを扱えると発表されています。しかし「長文をAIに入れても精度は落ちないのか？」という疑問を抱いたことはありませんか？
今回は最新論文「コンテキストロット（文脈情報の腐敗）」を題材に、長文プロンプトがAIの性能にどんな影響を与えるのかを解説します。

結論

この記事を読むメリット

• 長文プロンプトがAIに与える影響を理解できる
• 実際に行われた5つの実験内容と結果を知れる
• 今後のプロンプト作成で注意すべきポイントが分かる

なぜ長文が精度低下につながるのか

AIは入力された情報をすべて処理するわけではなく、関連度や重要度を判断しながら出力を生成します。
そのため長文になると「余計な情報」「似ているけど違う情報」に惑わされ、正しい答えを導けなくなるリスクが増えるのです。

5つの実験結果から見えた傾向

1. 類似性の低い質問では精度が下がる

長文内に埋め込んだ情報と質問の関連が弱いと、AIは正確に答えられず、特に10万トークン以上で急激に性能が低下しました。

2. 「ディストラクター」があると混乱する

似ているが微妙に異なる情報（例：「先生が言ったアドバイス」と「友達が言ったアドバイス」）を増やすほど、正解率は下がりました。

3. 余計な情報が多いと精度が落ちる

会話履歴の中に無関係な情報を混ぜると、必要な情報を見抜けず精度が低下。特にClaudeやGPT系で顕著でした。

4. 順序をシャッフルしても精度は落ちない

意外な結果として、文章の順序をバラバラにしても性能が維持されるどころか、むしろ向上するケースもありました。

5. 単語の繰り返しタスクでも劣化

単純な「単語を繰り返す」ようなタスクでも、長文になるにつれ再現性が低下。モデルごとに失敗パターンも異なりました。

まとめ｜プロンプト設計の最適解とは？

これらの結果から導ける学びはシンプルです。
「余計な情報は入れない」「要点を要約して渡す」ことが最も効果的です。
一方で「情報の順序」に関してはそれほど神経質にならなくてもよいでしょう。

AIの進化は続いており、1年後には改善されるかもしれません。しかし、現時点では「短く整理されたプロンプト」が精度を高める最善策といえます。

おじゃ

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